Comprensión de la capa RepeatVector
Ahora explorarás cómo funciona la capa « RepeatVector » (Símbolo de capa). La capa « RepeatVector » añade una dimensión adicional a tu conjunto de datos. Por ejemplo, si tienes una entrada con la forma (batch size, input size) y deseas introducirla en una capa GRU, puedes utilizar una capa RepeatVector para convertir la entrada en un tensor con la forma (batch size, sequence length, input size).
En este ejercicio, definirás un modelo que repite una entrada dada un número fijo de veces. A continuación, alimentarás un arreglo de tipo « numpy » al modelo e investigarás cómo cambia el modelo la salida.
Este ejercicio forma parte del curso
Traducción automática con Keras
Instrucciones del ejercicio
- Define una capa «
RepeatVector» que repita la entrada «6» veces. - Define un vector repetidor (
Model) que toma la capa de entrada y produce el vector repetidor de salida. - Define un objeto de arreglo
numpyque contenga los datos[[0,1], [2,3]]. - Predice el resultado del modelo introduciendo
xcomo entrada.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando el código de muestra.
from tensorflow.keras.layers import Input, RepeatVector
from tensorflow.keras.models import Model
import numpy as np
inp = Input(shape=(2,))
# Define a RepeatVector that repeats the input 6 times
rep = ____(____)(inp)
# Define a model
model = ____(____=____, ____=____)
# Define input x
x = ____.____([____,____])
# Get model prediction y
y = ____.____(____)
print('x.shape = ',x.shape,'\ny.shape = ',y.shape)